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Considere um grupo de 600 funcionários de uma empresa que registram os seguintes valores com relação ao tempo de permanência em um curso de aperfeiçoamento:

Média = 9 dias
1o Quartil = 5 dias
3o Quartil = 15 dias
Coeficiente de variação = 20%

Considerando-se essas informações, é possível concluir que
Quando se analisa a relação entre variáveis em estatística, é crucial entender as diferenças entre causalidade e correlação.
Em uma análise de correlação,
O teorema de Bayes é um mecanismo formal para atualizar probabilidades. Considere o caso de um analista de mercado que, após o encerramento de um pregão, pretende divulgar informações sobre a probabilidade de queda de determinada ação. O analista tinha uma previsão inicial de queda dessa ação de 10% e recebeu novas informações sobre a economia, no que diz respeito a um aumento da taxa de juros. O analista tem registros de que, quando houve queda nessa ação, em 20% das vezes essa queda foi precedida pelo aumento dos juros e de que, nos dias em que a ação esteve em alta, apenas em 5% das vezes elas foram precedidas pela notícia de aumento da taxa de juros.
Levando-se em conta esse cenário, e com base no teorema de Bayes, a nova probabilidade de queda da ação será de

Suponha que as empresas Y, W e Z disputem a obtenção do contrato de prestação de um determinado serviço. A empresa Y estima que ela tenha probabilidade igual à da empresa W de obter o contrato, mas que, por sua vez, é igual a duas vezes a probabilidade de Z obter o mesmo contrato.


Sendo assim, a probabilidade de que as empresas Y ou Z obtenham o contrato é de

O método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) apresenta propriedades estatísticas que o tornam um dos métodos mais populares e eficientes de análise de regressão.


A eficiência desse método depende da validade da seguinte hipótese: